Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userA study on Mathematical Methods Used for Solving Fitting Problem
دراسة حول الطرائق الرياضية المستخدمة لحل مسألة الملاءمة
835
0 24
0
(
0
)
Added by
Aِl-Baath University ورقة بحثية
Publication date
2017
fields
Mathematics
and research's language is
العربية
Created by
Shamra Editor
Ask ChatGPT about the research
قمنا في هذا البحث، بدراسة أهم الطرائق الرياضية المستخدمة لحل مسألة الملاءمة و من ثمّ تمّ تطبيق تلك الطرائق على بعض الأمثلة العددية. أظهرت النتائج كفاءة بعض الطرائق مقارنةً بالأخرى عند تطبيقها على بعض الأمثلة العددية.
In this research work, we studied the most important methods used for solving fitting problem. Then the method were applied to some numerical examples. Experimental resuls on some numerical examples revealed the superiority of some numerical methods in comparison with others.
Artificial intelligence review:
Research summary
في هذا البحث، قام الباحث مصطفى النجار بإشراف الدكتور محمد دبش بدراسة الطرائق الرياضية المستخدمة لحل مسألة الملاءمة. تم تطبيق هذه الطرائق على أمثلة عددية مختلفة، وأظهرت النتائج كفاءة بعض الطرائق مقارنة بالأخرى. تتناول مسألة الملاءمة إيجاد تابع يمر بمجموعة نقاط تمثل بيانات مقاسة، والتي قد تحتوي على أخطاء تؤدي إلى اضطراب في شكل المنحنى. تم استخدام طريقتين رئيسيتين في هذا البحث: طريقة الانحدار الخطي وطريقة المتحولات اللوغارتمية. أظهرت النتائج أن الطريقة اللوغارتمية كانت أكثر كفاءة في تقريب التوابع اللاخطية، بينما كانت هناك بعض الحالات التي لم تستطع الطريقة اللوغارتمية إيجاد تابع تقريب بقيم خطأ مقبولة. بناءً على ذلك، يقترح الباحث تطوير طرائق أكثر تعقيدًا لملاءمة البيانات في المستقبل.
Critical review
دراسة نقدية: البحث يقدم مساهمة قيمة في مجال حل مسألة الملاءمة باستخدام الطرائق الرياضية. ومع ذلك، يمكن تقديم بعض الملاحظات لتحسين البحث. أولاً، كان من الأفضل تقديم تحليل أعمق لأسباب تفوق الطريقة اللوغارتمية على طريقة الانحدار الخطي في بعض الحالات. ثانيًا، كان من الممكن توسيع نطاق الأمثلة العددية المستخدمة لتشمل حالات أكثر تعقيدًا وتنوعًا. أخيرًا، يمكن تحسين البحث من خلال تقديم توصيات أكثر تحديدًا حول كيفية تطوير الطرائق المستقبلية لملاءمة البيانات بشكل أفضل.
Questions related to the research
-
ما هي مسألة الملاءمة؟
مسألة الملاءمة هي إيجاد تابع يمر بمجموعة نقاط تمثل بيانات مقاسة، والتي قد تحتوي على أخطاء تؤدي إلى اضطراب في شكل المنحنى.
-
ما هي الطرائق المستخدمة في البحث لحل مسألة الملاءمة؟
تم استخدام طريقتين رئيسيتين: طريقة الانحدار الخطي وطريقة المتحولات اللوغارتمية.
-
ما هي النتائج الرئيسية التي توصل إليها البحث؟
أظهرت النتائج أن الطريقة اللوغارتمية كانت أكثر كفاءة في تقريب التوابع اللاخطية مقارنة بطريقة الانحدار الخطي.
-
ما هي التوصيات المستقبلية التي قدمها الباحث؟
يقترح الباحث تطوير طرائق أكثر تعقيدًا لملاءمة البيانات في المستقبل، خاصة في الحالات التي تحتوي على نسبة اضطراب كبيرة.
References used
Daniel, A., and F.S. Wood Fitting Equations to Data, Wiley- Interscience, 1971
Dongarra, J.J., J. R. Bunch, C. B. Moler, and G. W. LINPACK user's Guide, SIAM, 1979
Forsythe, G. E., M.A. Malcolm, and C. B Moler, Computer Methods for Mathematical Computations, Prentice-Hall, 1977
rate research
Read More
n this research, we are studying the possibility of contribution in solving the Vehicle Routing Problem (VRP), which is one of the optimization problems that, because of its Real Life applications, has attracted a lot of attention at the present tim
e. It is a problem of the NP-hard type. However, because of the complication of polynomial time there is still no algorithm providing us with the optimal solution of this problem. All the used algorithms give solutions that are close to the optimal one .
In this research, we will present the Hybrid Algorithm (HA) in two phases .In the first phase the Sweep Algorithm (SW) is applied, and in the second one the Ant Colony Algorithm and the local search 3-opt are applied. we will then compare the quality of the solution resulted from this hybrid approach with the results of well-known standard tests to determine the effectiveness of the presented approach .
In this paper, we present two new methods for finding
the numerical solutions of systems of the nonlinear equations.
The basic idea depend on
founding relationship between minimum of a function and the
solution of systems of the nonlinear equatio
ns. The first method
seeks the numerical solution with a sequence of search
directions, which is depended on gradient and Hessian matrix of
function, while the second method is based on a sequence of
conjugate search directions. The study shows that our two
methods are convergent, and they can find exact solutions for
quadratic functions, so they can find high accurate solutions for
over quadratic functions. The purposed two algorithms are
programmed by Mathematica Version9. The approximate
solutions of some test problems are given. Comparisons of our
results with other methods illustrate the efficiency and highly
accurate of our suggested methods.
In the Multi-objective Traveling Salesman Problem (moTSP)
simultaneous optimization of more than one objective functions is
required. This paper proposes hybrid algorithm to solve the multiobjectives
Traveling Salesman problem through the integration of
the ant colony optimization algorithm with the Genetic algorithm.
Our goal in this paper is to study the inverse Galois Problem and
its relation with complete embedding problem. We construct a field
such that every complete finite split embedding problem has a
complete solution.
We study in this paper the possibility of contribution in solving the vehicle routing problem (VRP) by using the improved ant colony system ( IACS) , which is one of the optimization problems that, because of its Real Life applications, has attracted
a lot of attention at the present time. It is a problem of the NP-hard type. However, because of the complication of polynomial time there is still no algorithm providing us with the optimal solution of this problem. All the used algorithms give solutions that are close to the optimal one .
We present the improved ant colony system algorithm that, based on ant colony system algorithm, possesses a new state transition rule, a new pheromone updating rule and diverse local search approaches .
The experimental results of the proposed ( IACS) algorithm compared with the results of well-known standard tests show that our IACS yields better solutions than the other ant algorithms in the literature and is competitive with other meta-heuristic approaches in terms of quality(run time and number of good solutions ).
suggested questions
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
